FIR的作用和价值

  FIR(Finite Impulse Response)滤波器:有限长单位冲激响应滤波器,又称为非递归型滤波器,是数字信号处理系统中最基本的元件,它可以在保证任意幅频特性的同时具有严格的线性相频特性,同时其单位抽样响应是有限长的,因而滤波器是稳定的系统。因此,FIR滤波器在通信、图像处理、模式识别等领域都有着广泛的应用。在音频领域,FIR滤波器是一个无法绕过的滤波器,它可以让你的系统过滤掉特定频段的音频信号。按照功能,可以分为:高通FIR滤波器。低通FIR滤波器,带通FIR滤波器。使用公式解析,如下:

equation 1: y(n)=\sum_{k=0}^{N-1}h(k)x(n-k)

equation 2: y(n)=\sum_{k=n-(N-1)}^{n}h(n-k)x(k)

滤波器matab设计

  FIR滤波器使用matlab使用非常的方便,下面我们用一个例子来说明:
首先生成滤波器参数:

    function Hd = fir_256
%FIR_8 Returns a discrete-time filter object. % MATLAB Code
% Generated by MATLAB(R) 9.4 and DSP System Toolbox 9.6.
% Generated on: 09-Apr-2019 11:22:46 % FIR Window Lowpass filter designed using the FIR1 function. % All frequency values are in Hz.
Fs = 16000; % Sampling Frequency N = 256; % Order
Fc = 7200; % Cutoff Frequency
flag = 'scale'; % Sampling Flag % Create the window vector for the design algorithm.
win = hamming(N+1); % Calculate the coefficients using the FIR1 function.
b = fir1(N, Fc/(Fs/2), 'low', win, flag);
fid = fopen('coef_7k.txt','wt'); for inum=1:length(b)
fprintf(fid,'%.4f,',b(inum));
end fclose(fid); Hd = dfilt.dffir(b);

  

使用滤波器参数处理音频信号:

[x, fs] = audioread('mic1_data.wav');
t = (0:length(x)-1)/Fs;
figure(1);
plot(t,x);
title("input signal ") Hd=fir_256; d=filter(Hd,x);
figure(2);
plot(t,d);
title("fir process filter ") audiowrite('mic_fir_5.wav', d, fs);

  

滤波器c代码实现

  绝大多数FIR滤波器都需要在芯片中使用,所以,C 语言的滤波器是一个非常有价值的滤波器。这里给出一个C代码的简单例子:

#include <stdio.h>
#include "system.h"
#include "alt_types.h"
#include <time.h>
#include <sys/alt_timestamp.h>
#include <sys/alt_cache.h> float microseconds(int ticks)
{
return (float) 1000000 * (float) ticks / (float) alt_timestamp_freq();
} void start_measurement()
{
/* Flush caches */
alt_dcache_flush_all();
alt_icache_flush_all();
/* Measure */
alt_timestamp_start();
time_1 = alt_timestamp();
} void stop_measurement()
{
time_2 = alt_timestamp();
ticks = time_2 - time_1;
} float floatFIR(float inVal, float* x, float* coef, int len)
{
float y = 0.0;
int i;
start_measurement();
for (i = (len-1) ; i > 0 ; i--)
{
x[i] = x[i-1];
y = y + (coef[i] * x[i]);
}
x[0] = inVal;
y = y + (coef[0] * x[0]);
stop_measurement();
printf("%5.2f us", (float) microseconds(ticks - timer_overhead));
printf("(%d ticks)\n", (int) (ticks - timer_overhead));
printf("Sum: %f\n", y);
return y;
} int main(int argc, char** argv)
{
/* Calculate Timer Overhead */
// Average of 10 measurements */
int i;
timer_overhead = 0;
for (i = 0; i < 10; i++) {
start_measurement();
stop_measurement();
timer_overhead = timer_overhead + time_2 - time_1;
}
timer_overhead = timer_overhead / 10;
printf("Timer overhead in ticks: %d\n", (int) timer_overhead);
printf("Timer overhead in ms: %f\n",
1000.0 * (float)timer_overhead/(float)alt_timestamp_freq());
float coef[4] = {0.0299, 0.4701, 0.4701, 0.0299};
float x[4] = {0, 0, 0, 0}; /* or any other initial condition*/
float y;
float inVal; while (scanf("%f", &inVal) > 0)
{
y = floatFIR(inVal, x, coef, 4);
}
return 0;
}

  

后记

  其实,C代码实现的FIR滤波器有不少优化空间,由于公司保密原因,这里就不给出自己的公司的代码了。有兴趣的朋友可以自己研究一下。

参考文档:

https://codereview.stackexchange.com/questions/32444/fir-filters-in-c

https://sestevenson.wordpress.com/implementation-of-fir-filtering-in-c-part-1/

https://os.mbed.com/handbook/Matlab-FIR-Filter

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